2018年6月13日精彩内容推荐(蒙特卡洛方法教程、2018深度学习视频行为识别概述等 )

2018 年 6 月 13 日 Chatbots技术与产品

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1.【蒙特卡洛方法教程】 Comprehensive Introduction to Monte Carlo Methods

一篇写的很清晰的tutorial,从原理到应用,文末还使用python代码完成了两个很简单的gym小游戏作为示例

https://oneraynyday.github.io/ml/2018/05/24/Reinforcement-Learning-Monte-Carlo/

By 微博机器学习


2.【2018深度学习视频行为识别概述】《Deep Learning for Videos: A 2018 Guide to Action Recognition》by Rohit Ghosh

http://blog.qure.ai/notes/deep-learning-for-videos-action-recognition-review

By 爱可可-爱生活


3.香侬说 | 香侬科技独家对话斯坦福大学计算机系教授Percy Liang

https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404250417813959085#_0

By 香侬科技


4.【2018.6十大机器学习热门网文】《Machine Learning Top 10 Articles for the Past Month (v.June 2018)》by Mybridge

https://medium.mybridge.co/machine-learning-top-10-articles-for-the-past-month-v-june-2018-a3a88164bd0e

By 爱可可-爱生活


5.“可解释性”OR“准确性”?压缩深度神经网络模型让你两者兼得

https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404250167967631148#_0

By 微软亚洲研究院


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马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo),简称MCMC,产生于19世纪50年代早期,是在贝叶斯理论框架下,通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法(Monte Carlo)。该方法将马尔科夫(Markov)过程引入到Monte Carlo模拟中,实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟,弥补了传统的蒙特卡罗积分只能静态模拟的缺陷。MCMC是一种简单有效的计算方法,在很多领域到广泛的应用,如统计物、贝叶斯(Bayes)问题、计算机问题等。
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